尽管有上述不足,基础模型依然是整个系统的基石。它为后续的微调与控制提供了深厚的底层图像理解能力和生成潜力。LoRA与ControlNet的出现并非要取代基础模型,而是要在此基础上对其进行强化与精炼。基础模型就像一块高品质的画布,上面已经打好通用底色和纹理,而LoRA与ControlNet则是更多的调色盘、画笔和尺规工具,让创作者...
三、总结 本文对文生图/图生图(text-to-image/image-to-image)从概述、SD技术原理、SD文生图实战、模型排名等方面进行介绍,读者可以基于DiffusionPipeline使用文中的极简代码进行文生图的初步体验,如果想更加深入的了解,再次推荐您使用stable-diffusion-webui。
在上期文章,我们开始探讨生成式 AI(Generative AI)的另一个进步迅速的领域:文生图(Text-to-Image)领域。概述了 CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2 模型、Stable Diffusion 模型等文生图(Text-to-Image)的基本内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏...
Stable Diffusion v2 版本的文本编码器就是用 OpenCLIP 训练的文生图(Text-to-Image)模型。该文本编码器由 LAION 在 Stability AI 的支持下开发,与之前的 V1 版本相比,它极大地提高了生成的图像的质量。此版本中的文生图(Text-to-Image)模型可以生成默认分辨率为 512 x 512 像素和 768 x 768 像素的图像,...
将LoRA应用于微调Text-to-Image图像生成任务上:stable diffusion。 推荐阅读 wei12580:CV系列 | Vision-Transformer处理图像 参考资料 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Modelsopenreview.net/forum?id=nZeVKeeFYf9 --- 学习分享,点赞支持。 --- 编辑于 2023-06-10 15:49・IP 属地广东 内容所...
1. text-to-image的首次提出 ScottReed S在2016年首次提出了能根据文字生成图片的GAN [10]。论文介绍了如何通过 GAN 进行从文字到图像的转化。比方说,若神经网络的输入是“粉色花瓣的花”,输出就会是一个包含了这些要素的图像。该任务包含两个部分:
本系列是根据2021年的一篇论文《Adversarial Text-to-Image Synthesis: A Review》理解所写,主要在于总结和归纳基于GAN的“文本生成图像”(text to image)方向的研究情况。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.09983 一、介绍 起源:基于GAN的文本生成图像,最早在2016年由Reed等人提出,最开始是Conditional GANs的扩...
文生图( Text-to-Image)背后的原理简介,目前大部分可以使用的文生图应用都使用Stable Diffusion模型进行图像合成 #人工智能 #stablediffusion #研究生日常 #一种很新的po图方式 #ai绘画 - dhhx于20230730发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Parti[2]是Google基于多模态AI架构Pathways[10]实现的Text-to-Image模型,其主要模块及工作流程如图2所示,左侧为Transformer Encoder和Transformer Decoder组成的Parti sequence-to-sequence autoregressive model (以下简称text encoder/decoder),右侧为image tokenizer,使用ViT-VQGAN[11]实现,其基础结构也是transformer。